Web 検索結果のクラスタ分布の可視化の一手法
松枝知香 (指導教員：伊藤貴之)

1. は じ め に広義な単語や同音異義語を含む単語をクエリに用いて幅広
く情報を集める場合に，ランク付けされた検索結果には非常

r1r2…
rn

c1 c2…

cm

a11 a12a21 a22…
an1 an2…
…

a1ma2m…

anm

Vector representationof columnsに多種多様な内容のページが含まれており，検索結果の全体像をつかむのが難しい場合もある．また，意図に合ったページとそれ以外のページが煩雑に混在されている場合が多く，意図に合ったページだけを読むのが難しい場合もある．
この問題の解決策として，検索結果をクラスタリングしてClusters of columns

Vector representationof rows
r1=(a11, …, a1m )…
rn=(an1, …, anm )提供する，ということが考えられる．検索結果のクラスタリ

c1=(a11, …, an1)…
cm =(a1m , …, anm )

c2,c3

c1,cn

Clusters of rows
r2,r3

r1,rn

ングサービスとして，日本国内でも Clusty [1]，Mooter [2]などが既に商用化されている．これらのシステムは，いくつ

図1

表形式の定義とクラスタリング ( [4] より転載)

かの検索エンジンから検索結果を収集し，その内容から検索結果をカテゴリごとに分類している．しかし，検索結果であ2. 2. 1 表形式データのクラスタリング

るウェブページ集合の内容類似性は複雑な構造を有しており，「左京と右京」における表形式データの定義を記述する

個々のクラスタがどのような類似性によって構成されている（図 1 参照）．まず，列を構成するデータ要素が m 個，行を構のかを表現するのは単純な問題ではなく，検索結果を単純か成するデータ要素が n 個，である表形式データを仮定する．

つ適切にカテゴリ分類できるとは限らない．

また，この表形式データの各欄に格納されている値を，a11

本研究では，このような問題を解決するため，Web 検索結〜 anm で表す．以下，列を構成する m 個のデータ要素のう果のページ群と，そのページ群に含まれるキーワード群を行

ち i 番目のデータ要素を，n 次元ベクトル ci = (a1i ,... , ani )および列とした表をつくり，それらにクラスタリングを適用で表現する．同様に，行を構成する n 個のデータ要素のうちし，可視化する一手法を提案する．

j 番目のデータ要素を，m 次元ベクトル rj = (aj1 ,... , ajm )2. 本研究が採用する可視化手法で表現する．続いて各々のデータ要素ペアについて余弦値を算出し，これをデータ要素ペアの類似度値とする．さらに，

2. 1 平安京ビュー:大規模階層型データ可視化の一手法

類似度値の高いデータ要素どうしが同一のクラスタに属する

平安京ビュー [3] は葉ノードを黒い長方形で，親ノードをように，クラスタリングを実行する．

それらを囲う長方形の枠の入れ子で表現し，データの全体を2. 2. 2 平安京ビューによるクラスタリング結果の可視化一画面に表示することを目標とした階層型データ可視化手法

左京と右京では，前節で示した手法で生成された２つの階である．
「平安京ビュー」において技術的に重要な点として以下が挙げられる．

層型データの対して，「平安京ビュー」を適用して可視化を行う．
「左京」は行を構成する n 個のデータ要素 r1 〜rn で，同様に「右京」は列を構成する m 個のデータ要素 c1 〜cm を可視化する．また，これらのデータ要素を角柱で表示する．

•

幅や深さの不均一な階層型データにも適用できる•データ全体の画面占有面積が小さくなるように配置

2. 2. 3 ２つの平安京ビュー間の操作

葉ノードが同じ大きさで表示されるように配置「左京と右京」では，利用者が対話的に表形式データを探2. 2 左京と右京:大規模表形式データの可視化の一手法

索できるよう，「左京」と「右京」を相互に操作することが可左京と右京 [4] とは，前節で述べた「平安京ビュー」を用能である．例えば，利用者が「左京」の角柱 ri をクリックすいた表形式データの可視化の一手法である．表形式データのると仮定すると，ai1 から aim の値を探索し，値 aij を用い行と列を構成するデータ要素に，クラスタリングを適用し，て「右京」のデータ要素 cj に対する情報を抽出し，その情各々の結果を「平安京ビュー」を用いて可視化する．

報を元に構成する棒グラフの色，高さ，底面形状を計算し，•「左京と右京」の行と列の可視化結果は，相互に操作可能な状況で表示される．この手法は，２つの可視化結果を相互操作することによって，大規模な表形式データの内容を探索更新する．

3. 提案手法によるウェブ検索結果のクラスタ分布の可視化することのできる可視化技術である．
本研究では前章で紹介した「平安京ビュー」「左京と右京」— 81 —

を用いてウェブ検索結果のクラスタ分布を可視化する．本章
ではその処理手順を示す．

3. 1 検索結果からの抽出ワード選出
本手法ではまず，検索結果から上位ページの情報を抽出する．現時点での我々の実装では，Google [5] で 1 個のキーワードを入力して得られた検索結果から，上位 1000 件のページの URL，タイトル，プレーンテキストを抽出している．
次に本手法では，全てのページのタイトルに対して形態素解析を実行し，得られた単語の重要度を算出する．現時点での我々の実装では，形態素解析エンジンに MeCab [6] を適用し，専門用語の選出とその重要度算出に TermExtract [7] を適用している．ここで Web ページの本文ではなくタイトルからワードを抽出する理由は，そのページ内容を代表する短い文字列の中からのほうが，ノイズの影響を受けることなく重要な単語を見つけられる可能性が高いからである．
そして得られた専門用語の中から，重要度計算結果の高い50 語程度を抽出し，キーワードとして登録する．この 50 語のキーワードを本研究では「抽出ワード」と呼ぶ．
以上の「1000 ページ」「50 語」という数字は，現在普及しているディスプレイの解像度に対して提案手法が適切に表現可能なデータ規模に相当するものである．

3. 2 抽出ワードと Web ページのクラスタリング
続いて本手法では，抽出ワードと Web ページに対してクラスタリングを実行する．まず本手法では，前節で述べた手法
で抽出した 1000 件の Web ページの全ての本文を対象として，各ページにおける各抽出ワードの重要度を算出する．現時点での我々の実装では，ここでも重要度算出に TermExtractを適用している．
続いて本手法では，2.2.1 項で論じた手順によって，抽出ワードと Web ページに対してクラスタリングを実行する．
ここで i 番目の抽出ワードを ri とし，j 番目の Web ページを cj とし，j 番目の Web ページの本文における i 番目の抽出ワードの重要度を aij とする．

3. 3 クラスタリング結果の可視化
続いて本手法では，2.2.2 項で論じた手順によって，各々のクラスタリング結果を可視化する．ただし我々の実装では，Web ページ側 (図 2 右) の可視化には従来の平安京ビューを適用し，抽出ワード側 (図 2 左) の可視化には平安京ビューの四角いアイコンを文字に置き換えたタグクラウドを適用する．タグクラウドとは，重要なキーワードの文字サイズや色を強調することで，全体像をできる表示方法である．
我々の実装では，抽出ワード rk の各 Web ページにおける重要度の合計値∑1000j=1akj を求め，この値が大きい抽出ワー

ドを大きく，値が小さい抽出ワードを小さく表示する．

4. 実 行 例
本章では「デフォルト」というキーワードに対する検索結果を例にして，提案手法の実行例を示す．デフォルトという単語を選んだ理由は，「初期値，債務不履行」などの意味の他に，「ブレイブリーデフォルト」といった名前のゲームも存在するため，多種多様な Web ページを収集できると考えられるためである．

図 2 右側の可視化結果を操作した例

図 2 は，提案手法の実行例である．利用者が左側の紫の枠で囲まれた「アメリカ」というワードをクリックしたとする．すると右側の Web ページ一覧の中から，「アメリカ」というワードに関連するページが色付けされる．このとき右側のノードの色は，そのワードに対する重要度の高さによって変わる．ノードの色が赤に近いほど重要度が高く，青いものほど重要度が低い．
また逆に右側の緑の枠で囲まれたノードをクリックすると，そのノードの対応する Web ページの中の，左側の抽出ワードの関連するものだけが色付けされる．
図 2 の左側の可視化結果を見ると，緑の枠で囲まれたページの内容に関連するワードは赤の枠で囲まれたキーワードグループに集中しており，その中をみてみると，国の名前，「国債」，「経済」といったキーワードが見て取れる．ここから緑の枠で囲まれたノードの示すページは，様々な国の経済について述べているページだということが推測できる．また，図2 の左側の可視化結果は，ゲームに関するグループ，「初期値」という意味を持ったデフォルトに関するグループ，経済に関するグループに分かれているのがみて取れる．

5. ま と め
本研究では，Web 検索結果であるページ群と，そのページ群に含まれるキーワード群を行および列とした表をつくり，そのクラスタリング結果を可視化する一手法を提案した．本
手法ではページ群とキーワード群の各々をクラスタリングした結果を 2 つの木構造として可視化し，その連携操作によってページ群とキーワード群との関連性を対話的に探索できる仕組みを提供する．本研究では「デフォルト」という単語に対する検索結果を例にして，その実行結果を示した．
今後の課題として，クラスタリング手法の改善や，タグクラウドの配置アルゴリズムの改善などに着手したい．またユーザテストによって本手法の有効性を検証したい．
文献[1] http://clusty.com/[2] http://www.mooter.co.jp/[3] 伊藤, 山口, 小山田, 長方形の入れ子構造による階層型データ視覚化手法の計算時間および画面占有面積の改善, 可視化情報学会論文集, Vol. 26, No. 6, pp. 51-61, 2006.
[4] 橘, 伊藤, 左京と右京:大規模表形式データの可視化の一手法,芸術科学会論文誌, Vol. 7, No. 2, pp. 22-33, 2008.
[5] https://www.google.co.jp/[6] http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html[7] http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/— 82 —